{"id":2626842,"date":"2025-08-13T15:25:36","date_gmt":"2025-08-13T14:25:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pressenza.com\/?p=2626842"},"modified":"2025-08-13T15:25:36","modified_gmt":"2025-08-13T14:25:36","slug":"china-schockt-die-welt-mit-zweitem-deepseek-sputnik-moment","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pressenza.com\/de\/2025\/08\/china-schockt-die-welt-mit-zweitem-deepseek-sputnik-moment\/","title":{"rendered":"China schockt die Welt mit zweitem DeepSeek-Sputnik-Moment"},"content":{"rendered":"

Das chinesische Unternehmen Moonshot AI pr\u00e4sentiert ein neues Open-Source-KI-Modell: Kimi K2. Es schl\u00e4gt die Konkurrenz deutlich.<\/strong><\/p>\n

Leo Keller f\u00fcr die Online-Zeitung INFOsperber<\/a><\/p>\n

Am 20. Januar, am Tag der Inauguration von Donald Trump, sorgte das neu vorgestellte chinesische KI-Modell DeepSeek f\u00fcr gro\u00dfes Aufsehen. Es bot h\u00f6here Leistungen als die westliche Konkurrenz \u2013 bei massiv niedrigeren Kosten (3%) und deutlich tieferem Energieverbrauch (10%). Die Aktienkurse mehrerer Tech-Konzerne verloren daraufhin empfindlich an Wert. Nvidia verlor an einem Tag 589 Milliarden Dollar, der gr\u00f6\u00dfte B\u00f6rsenverlust aller Zeiten. Und nun zeigt ein zweites chinesisches Unternehmen, dass es alle \u00fcberfl\u00fcgeln kann \u2013 auch CLAUDE 3.5 von Anthropic, das aktuell beste amerikanische Modell. Nur bleiben diesmal die sichtbaren Reaktionen v\u00f6llig aus. Mit Ausnahme von CNBC hat keines der gro\u00dfen Mainstream-Medienh\u00e4user in den USA oder Europa bisher berichtet. Die KI-Blogger sind aber alle rundum begeistert und ver\u00f6ffentlichen geradezu euphorische Berichte, nachdem sie das Kimi-K2-System ausgiebig getestet haben.<\/p>\n

Eine Reaktion blieb aber nicht unbeobachtet: Sam Altman, Chef von OpenAI, verk\u00fcndete am Tag nach der Kimi-K2- Ver\u00f6ffentlichung, dass ihre seit langem angek\u00fcndigte Open-Version von ChatGPT ein weiteres Mal verschoben werden m\u00fcsse:<\/p>\n

Wir verz\u00f6gern es. Wir ben\u00f6tigen Zeit, um zus\u00e4tzliche Sicherheitstests durchzuf\u00fchren und Hochrisikobereiche zu \u00fcberpr\u00fcfen. Wir wissen noch nicht genau, wie lange wir daf\u00fcr brauchen werden.<\/p>\n

Was Kimi K2 besser kann <\/strong><\/p>\n

In vier der acht standardisierten Tests liegt Kimi K2 vorne \u2013 besonders im automatischen Programmieren, der Mathematik und im Fachwissen. Claude Opus 4 schafft das in 3 Disziplinen, Chat GPT 4 von OpenAI in einer Disziplin. Das Modell ist dar\u00fcber hinaus aber auch f\u00fcr \u00abagentische Aufgaben\u00bb optimiert. Es kann also selber Tools wie Browser und Datenbanken nutzen, mehrstufige Aufgaben planen und durchf\u00fchren und so als digitaler Agent dienen.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Vergleich grosser KI-Modelle: Kimi K2 (blaue S\u00e4ule), DeepSeek V3, Owen 3, GPT 4.1, Claude Opus 4, Gemini 2.5<\/em> \u00a9 moonshotai.github.io \u00a9 moonshotai.github<\/a><\/p>\n

Warum es Kimi K2 und DeepSeek besser k\u00f6nnen<\/strong><\/p>\n

Schon DeepSeek \u00fcberraschte die Welt total, dass es offenkundig m\u00f6glich ist, gleich gute oder sogar bessere Ergebnisse zu erzielen, obwohl grunds\u00e4tzlich die gleichen Daten aber eher schlechtere Chips (wegen GPU-Chip-Sanktionen) zur Verf\u00fcgung stehen. Das Geheimnis liegt in der intelligenten Architektur.<\/p>\n

Das Kimi-K2-Modell basiert auf einer \u00abMixture-of-Experts-Architektur\u00bb (MoE), d.h. bildlich gesprochen, MoE-Modelle trainieren nicht einen \u00abSuperexperten\u00bb, sondern setzen \u2013 wie wir Menschen \u2013 auf viele Spezialisten, die gemeinsam das konkrete Problem l\u00f6sen. Kimi K2 setzt sich aus 384 spezialisierten \u00abExperten\u00bb zusammen. Sie k\u00f6nnen etwa auf \u00dcbersetzungen, mathematisches Denken oder kontextuelles Verst\u00e4ndnis spezialisiert sein. Anstatt bei einer Anfrage den \u00abSuperexperten\u00bb \u2013 d.h. alle Experten \u2013 zu aktivieren, werden nur diejenigen aktiviert, die zur L\u00f6sung der konkreten Aufgabe beitragen k\u00f6nnen. Welche das sind, entscheidet ein \u00abRouter\u00bb. Bei Kimi K2 und bei DeepSeek kommen jeweils acht spezialisierte sowie ein globaler Experte zusammen.<\/p>\n

Die Konsequenzen scheinen enorm zu sein. \u00abKimi-Researcher stellt einen Paradigmenwechsel in der agentenbasierten KI dar\u00bb, sagte Winston Ma<\/a>, Lehrbeauftragter an der NYU School of Law. Er bezog sich auf die F\u00e4higkeit der KI, mehrere Entscheidungen gleichzeitig selbstst\u00e4ndig zu treffen, um eine komplexe Aufgabe zu bew\u00e4ltigen.<\/p>\n

Anstatt lediglich fl\u00fcssige Antworten zu generieren, demonstriert es autonomes Denken auf Expertenniveau \u2013 die Art komplexer kognitiver Arbeit, die bisher in LLMs [Red: Large Language Models] fehlte.<\/p>\n

Warum Kimi K2 und DeepSeek billiger sind<\/strong><\/p>\n

Die beiden MoE-Modelle k\u00f6nnen sich in diesem hart umk\u00e4mpften Markt sehr gut behaupten, denn sie offerieren ihre kostenpflichtigen Services zu sensationellen Preisen. Kimi K2 berechnet laut seiner Website nur 15 Cent pro Million Input-Token und 2,50 US-Dollar pro Million Output-Token. Token dienen der Datenmessung f\u00fcr die Verarbeitung von KI-Modellen.<\/p>\n

Im Gegensatz dazu verlangt Claude Opus 4100 x mehr f\u00fcr Input \u2013 15 US-Dollar pro Million Token \u2013 und 30 x mehr f\u00fcr Output \u2013 75 US-Dollar pro Million Token. GPT 4.1 berechnet pro Million Token 2 US-Dollar f\u00fcr Input (13 x mehr) und 8 US-Dollar f\u00fcr Output (3 x mehr).<\/p>\n

DeepSeek hatte seine Entwicklungskosten mit wenigen 100 Millionen Dollar angegeben \u2013 3 Prozent der Kosten von OpenAI und \u00e4hnlichen Modellen. F\u00fcr Kimi K2 hat Moonshot AI noch keine Entwicklungskosten publiziert.<\/p>\n

Beide Firmen haben jeweils mit rund 100 bis 200 KI-Fachleuten in gut zwei Jahren ebenb\u00fcrtige bis \u00fcberlegene LMM-KI-Modelle realisiert. Die MoE-Architektur erlaubt es, mit deutlich billigeren GPU-Chips die gleichen Ergebnisse zu erzielen und den Energiebedarf drastisch zu senken.<\/p>\n

Weckruf zur \u00abOpen-Source-Strategie\u00bb im Markt der hochentwickelten KI, die zur Superintelligenz werden kann<\/strong><\/p>\n

Die wichtigste Frage, die die wenigen Fachautoren und Tech-Blogger besch\u00e4ftigt, hei\u00dft: Was braucht es noch, bis die amerikanischen Firmen (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI \u2026) aufwachen? Nathan Lambert, ein anerkannter KI-Experte und Autor stellt pointiert fest<\/a>:<\/p>\n

Ein \u00abDeepSeek-Moment\u00bb hat uns nicht zum Aufwachen gebracht, hoffentlich brauchen wir keinen dritten.<\/p>\n

Seit der Pr\u00e4sentation von Kimi K2 am 11. Juli sollten wir wissen: DeepSeek war kein Zufall, kein Einzelfall und kein strategisches U-Boot in der KI-Geopolitik der chinesischen Regierung, sondern der Start der OpenSource-KI, die m\u00e4chtiger und viel billiger ist als die propriet\u00e4ren Modelle der USA.<\/p>\n

China n\u00e4hert sich weiterhin der absoluten Grenze der Modellleistung. Der Westen f\u00e4llt bei offenen Modellen noch weiter zur\u00fcck. Aber auch die Sicherheits- und Risiko-Fragen stellen sich dr\u00e4ngender und h\u00e4rter, denn es ist \u00e4u\u00dferst schwierig zu kontrollieren, wer hochmoderne Modelle trainieren kann, wenn sie so einfach sehr kosteng\u00fcnstig zu beschaffen und zu betreiben sind.<\/p>\n

Die Kluft zwischen den f\u00fchrenden offenen Modellen westlicher Forschungslabore und ihren chinesischen Pendants wird immer gr\u00f6sser. Chinesische Unternehmen haben offensichtlich n\u00fctzlichere Modelle mit freiz\u00fcgigeren Lizenzen ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n

Angesichts der Tatsache, dass die Kimi K2 bisher keine nennenswerte Debatte weder in den Fachmedien noch in den Mainstream-Medien ausgel\u00f6st hat, \u2013 aber auch keine Reaktion an der B\u00f6rse \u2013, deutet darauf hin, dass es wohl noch weitere DeepSeek-Momente geben wird.<\/p>\n

_____________________<\/p>\n

Red. \u2013 Dies ist ein Gastbeitrag. Leo Keller ist seit 2000 als Internet-Start-up-Gr\u00fcnder beruflich im Feld der Semantic Intelligence t\u00e4tig (Sprach-KI). Microsoft kaufte die von ihm mitgegr\u00fcndete und aufgebaute Firma Netbreeze. Microsoft Dynamics integrierte sie als Social Listening Tool.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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